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基于时域分析的视频动作定位和识别研究的任务书
一、选题背景
随着计算机技术的不断发展，视频技术已经逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。视频技术可以帮助人们更加方便地进行沟通、学习和工作。同时，视频技术还可被应用在各种领域中，例如监控、娱乐、医疗等等。在这些领域中，视频技术的应用非常广泛。其中一个比较重要的应用领域就是动作识别。人类在进行各种各样的活动时，身体会产生各种不同的动作，包括行走、跑步、跳跃等等。如何利用计算机技术对这些动作进行定位和识别，成为一个非常重要的问题。
目前，视频动作识别技术主要分为两大类：基于图像的动作识别和基于时域分析的动作识别。基于图像的动作识别主要借助计算机视觉技术来完成，该技术的主要优点是可以实现实时识别。但是，由于该技术主要采用离散化的方式对图像进行处理，因此其对动作的细节捕捉没有基于时域分析的动作识别技术准确。基于时域分析的动作识别技术主要是利用时间序列分析技术来对动作进行分析，通过对动作序列的每个步骤进行分析，获得动作的精确定位和识别结果。
二、研究目标
本项研究的主要目标是基于时域分析技术，实现对视频动作的定位和识别。具体来说，需要实现以下目标：
1.基于时间序列分析技术，提取出视频中的动作序列。
2.对动作序列进行数据预处理和降维分析，获得特征向量。
3.建立基于机器学习的动作识别模型，用于对提取出的特征向量进行分类和识别。
4.实现对视频动作的实时定位和识别。
三、研究内容
1.动作序列提取技术
对于一段视频，其包含的动作序列需要通过时间序列分析技术进行提取。该过程可以通过特征点跟踪、背景差分等技术来实现。在提取出动作序列后，还需要对序列进行预处理和降维分析，以便后续的特征提取和分类分析。
2.特征提取和分类分析技术
需要针对动作序列进行特征提取和分类分析，为建立动作识别模型提供数据支持。特征提取需要从动作序列中提取出最具代表性的特征向量，以减少数据量。分类分析需要借助机器学习技术对特征向量进行分类和识别，以实现对动作的精确识别。
3.动作识别模型建立技术
需要建立基于机器学习的动作识别模型，可以采用支持向量机、决策树、人工神经网络等多种技术实现。建立好动作识别模型后，可以通过将测试数据输入模型，输出模型的分类结果，实现对视频动作的精确识别。
4.实时定位和识别技术
需要借助计算机视觉技术实现对视频动作的实时定位和识别。该过程需要通过视频采集、预处理和分析三个步骤实现。其中，预处理和分析过程采用上述提到的技术。
四、研究意义
本项研究可以为视频动作识别技术的发展提供重要的理论和技术支持。更为重要的是，本研究的成果可以被广泛应用在各个领域中，例如体育训练、安防管理等等。尤其是在安防领域，该技术可以对犯罪嫌疑人的动作进行识别，从而提高案件侦破率。
五、研究计划
本项研究计划分为以下四个阶段：
1.研究阶段。主要包括对视频动作识别的理论和技术进行研究，并实现基本的算法和程序流程。
2.验证阶段。通过实验验证算法和程序流程的正确性和可行性。
3.优化阶段。在实验的基础上，对算法和程序流程进行优化，提高算法的精度和处理速度。
4.应用阶段。将研究成果应用到实际生活和工作中，验证其应用价值和效果。
六、预期结果
预期结果包括：
1.实现基于时域分析的视频动作定位和识别技术；
2.建立基于机器学习的动作识别模型，提高动作识别精度；
3.提供初步的实时动作定位和识别系统；
4.发表相关学术论文和技术报告，推广研究成果。
七、参考文献
1.LingyangChu,QingyiGu,GuangtaoXue,etal.Discriminatively-trainedmodelsvs.handcraftedfeaturesinhumanactivityrecognition.ImageandVisionComputing,2015,36：1-8.
2.QiangLi,YapengWu,GangHua,etal.Temporalactionlocalizationinuntrimmedvideosviamulti-stageCNNs.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2016：1049-1058.
3.RoganovicN,RužićT,SavićS,etal.Amultipletrajectoryapproachtopersondetectionandtracking.Neurocomputing,2016,171:1376-1388.